Обзор наиболее интересных материалов для анализа данных и машинного обучения, № 36...

Обзор наиболее интересных материалов для анализа данных и машинного обучения, № 36 (16 — 22 февраля 2015 года)

467

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзор более увлекательных материалов , посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Итого

На этот раз о машинном обучении и интеллект   Седьмая ежегодная летняя школа Microsoft Research.
  IBM Watson для онкологии: внедрение когнитивной системы в борьбе с раком
 Искусственный интеллект, который может осознать, что такое видео
  Русскоязычные ресурсы по статистики, машинного обучения, R
 Инфографика: история науки о данных
 Microsoft укрепляет позиции Python и Linux в собственных новейших инструментов в области «огромных данных»
  Начало и разработки в области машинного обучения является неплохим мотивационным статьи от создателя блога MachineLearningMastery.
 В настоящее время Apache Spark смотрится будущее «огромных данных»
 Deeplearning4j: Библиотека глубочайшее исследование Java
 Данные науки: перечень активных блогов
 Microsoft объявила о общей доступности Azure машинного обучения
 Как Pinterest борется со мусором
 Google сделала легкодоступным библиотеку для работы с MapReduce с помощью C/C++
 Pintereset: аналитика в настоящем времени — инженеры компании Pinterest сделать обзор его архитектуры системы анализа в настоящем времени.
 Что делать во время прогонов модели обучения — достойные внимания идеи от создателя блога MachineLearningMastery о том, что делать во время пауз, которые могут появиться во время пуска действий для подготовки моделей задач машинного обучения.
 Канал 9 имеет API, разработанных советов для Azure мл
Теория и методы машинного обучения, примеры кода

   Machine learning — 1. Пример: преобразование гостей веб-сайта Корреляции и регрессии.

   Введение в Apache Spark
  Обзор алгоритмов слышимости
  Бильярдный бот: история сотворения
 Нейронные сети в Azure мл — Net#
   Введение в Байесовские сети с помощью R
  Основы распараллеливания с внедрением языка программирования R
  Получение данных от датчиков Arduino с помощью языка программирования R
  Kayak: библиотека для работы с глубочайших нейронных сетей
 Пример иерархической кластеризации визуализируется пример иерархической кластеризации, сделанных с помощью языка программирования R и библиотека визуализации блестящими.
  Серия уроков в области машинного обучения и обработки естественного языка. Урок 3: Аксиома Байеса
Соревнования по machine learning

 Конкурс для машинного обучения: Классификация вредных программ (Майкрософт) вызов (большой 2015 г.)
 Конкурс для машинного обучения: Март машинного обучения Mania 2015
Онлайн-курсы, учебные материалы и литература

Лекции от Yandex’а   Введение в курс «Анализ изображений и видео».
  Онлайн-курс: D003x.1: применение линейной алгебры Часть 1
  Онлайн-курс «построение модели и проверка — углубленные способы анализа данных
  Рецензия на книжку: Data Mining для менеджеров
  Интервью с создателем книжки «R Machine Learning Essentials»
Видео, подкасты

В данной речи, Pat McDonough переговоры о развитии Apache Spark и применять этот продукт в области обработки и анализа данных.   Apache Spark — SDK для всех огромных данных платформ — это увлекательный доклад на Apache искры.
На самом деле в этом видео Рейнольдса Xin и побеседуем о данной новейшей функции в Apache искры.   DataFrame в Apache искры, чтоб масштабировать данные науки видео крайние metapa в дополнение к анонсы о том, что Apache Spark 1.3, новейшие способности использования DataFrame.
  Введение глубочайшее исследование Python
Данных инженерных

 Microsoft делает Apache Storm общественности в ее пасмурная Платформа Azure
 Недавние улучшения в производительности Apache Spark — Рейнольдса Xin ведает о крайних значимых улучшений производительности Apache искры.
 Объявления DataFrame в Apache Spark — Apache Spark версия 1.3 будет в состоянии применять DataFrame, в данной статье побеседуем о деталях реализации и использования в DataFrame Apache искры.
 Расширение способностей аналитики MemSQL с Apache Spark
Отзывы

  Интересное из мира R (9-15 февраля 2015 года)
 Лучшие материалы за недельку KDnuggets.com (8 — 14 февраля)
 Новости научные данные MyDataMine.com (21 февраля)
 Новости от «огромных данных» MyDataMine.com (18 февраля)
 Еженедельный дайджест от DataScienceCentral (23 февраля)
 Еженедельный дайджест от DataScienceCentral (16 февраля)
 Лучшие ресурсы для недельке данные от Elixir (№ 23)
 Еженедельный сборник наилучших материалов от R1Soft (20 февраля)
 Наиболее достойные внимания материалы для высочайшей масштабируемости (20 февраля)
Предшествующая редакция: обзор более увлекательных материалов для анализа данных и машинного обучения, № 35 (9 — 15 февраля 2015 года) habrahabr.ru